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公开(公告)号：CN108880900B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810712042.6
申请日：2018-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向网安试验的虚拟网络映射方法，本发明涉及面向网安试验的虚拟网络映射方法。本发明为了解决现有技术进行千级以上节点数的映射时，收益开销比低的问题。本发明包括：一：对虚拟网络拓扑图进行粗化处理，得到粗化后的虚拟网络拓扑图；二：得到被划分为K个部分的虚拟网络拓扑图；三：得到K个节点的虚拟网络拓扑图；四：对物理网络拓扑图和K个节点的虚拟网络拓扑图分别进行节点排序；五：进行物理网络节点和虚拟网络节点映射；六：根据物理网络节点和虚拟网络节点映射的关系，将虚拟链路映射到物理链路中，若链路映射失败，则重新执行步骤一至步骤五，进行下一个虚拟网络拓扑图链路映射。本发明用于虚拟网络映射领域。
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公开(公告)号：CN108809699B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810496969.0
申请日：2018-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 一种实现大规模虚拟网络节点重复映射的方法，它属于虚拟网络映射技术领域。本发明解决了传统虚拟网络映射方法存在的只能一对一映射，且映射成功率和收益开销比不高的问题。本发明分别利用资源剩余量评价函数和资源请求量评价函数量化各物理节点的资源剩余量AR和虚拟节点的资源请求量DR，并将最高DR节点映射至最高AR节点，在剩余满足映射条件的虚拟节点中，选择融合连接参数最大的虚拟节点，将其映射至最高AR节点上，同理，直至最高AR节点不能再接受其他虚拟节点；然后利用上述方法，将虚拟节点映射至第二高AR节点，以此类推，直至所有虚拟节点映射完成。本发明保证较高的映射成功率和收益开销比。本发明可以应用于虚拟网络映射技术领域用。
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公开(公告)号：CN112087509A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010917559.6
申请日：2020-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种边缘计算平台中任务迁移方法，属于边缘计算技术领域，用以解决在边缘计算平台中进行任务迁移时减小能耗开销、通信开销、迁移开销以及三者的综合开销。本发明方法步骤包括将物理网络拓扑各服务器节点按照CPU资源利用率分为hotspot节点、warmspot节点和coldspot节点；对物理网络拓扑进行预处理；对hotspot节点和coldspot节点分别进行短期内资源利用率预测；对需要进行任务迁移的hotspot节点和coldspot节点分别进行任务迁移，获取迁移后各任务所在服务器位置。本发明方法用于消除边缘计算平台中超过资源利用率上限及低于资源利用率下限的服务器，有效减少系统的能耗开销、计算时延、数据传输压力，充分利用边缘服务器的存储和计算能力并缓解云计算中心压力。
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公开(公告)号：CN112083929A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010918175.6
申请日：2020-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F8/41 , G06F8/71 , G06F1/3234
Abstract: 一种面向功率约束系统的性能‑能耗协同优化方法及装置，属于高性能计算技术领域，用以解决高性能计算中系统总体运行过程中能耗过大的问题。本发明主要通过机器学习模型预测并在OpenMP并行域级别进行功率上限设置来优化程序运行的能耗和性能，本发明包括数据采集、模型训练和代码优化三个部分，其中，数据采集包括从OpenMP并行程序中提取模型训练所需要的特征数据；模型训练包括根据功率配置和提取的特征数据对性能和能耗进行建模训练；代码优化包括根据训练得到的模型获取最优功率配置，并根据最优功率配置进行代码优化。本发明有助于通用的并行应用程序进行资源的合理利用，提高效率，同时也有助于云计算、物联网等功率约束场景下提高能量的利用率。
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公开(公告)号：CN111083201A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911169997.2
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种工业物联网中针对数据驱动制造服务的节能资源分配方法，属于工业物联网优化技术。本发明为了实现对分配后的任进行实时监控调整，降低系统资源消耗，确保由云制造服务提供商交付SLA的同时降低主机能耗和冷却成本。检测CPU利用率；确定待迁移出服务，SU-hosts上的所有D2M服务以及从SO-hosts中选择的D2M服务；搜索合适的主机为确定移出的D2M服务分配资源，利用能源和热感知资源分配方案找到适合D2M服务迁移的主机，进行服务迁移以减少能源消耗。本发明考虑了资源分配的节能消耗，并对任务分配后进行实时监控调整，降低了系统资源消耗，确保由云制造服务提供商交付SLA的同时降低主机能耗和冷却成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111045785A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911169998.7
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于二进制引力搜索的节能虚拟机放置方法，属于节能优化的云计算领域。本发明的目的是为了实现在虚拟机放置降低能耗，同时提高云计算性能。技术要点：初始化；随机设置每个智能体的位置，确保位置在搜索空间中即可；在每次迭代中，我们计算初始位置的所有智能体的适应度，如果本轮迭代中的适应度高于上一轮迭代的适应度，则更新；对于每个智能体，都根据新的适应度计算质量，引力常数也会随着迭代次数的增加而更新，即随着时间的变化，重力值也会随之变化；用新质量和重力值计算加速度；在搜索空间中移动智能体的位置。虚拟机放置降低能耗，同时提高云计算性能。
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公开(公告)号：CN110866245A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911106259.3
申请日：2019-11-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于计算机安全的技术领域，具体涉及一种维护虚拟机文件安全的检测方法，包括运行虚拟机的文件驱动，对虚拟机的磁盘进行记录，提取虚拟机中的新增文件或修改文件，对新增文件或修改文件进行安全检测。本发明对新增文件和修改文件检测的安全性强，有效地提高了文件轮询检测的效率。此外，本发明还提供了一种维护虚拟机文件安全的检测系统。
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公开(公告)号：CN110825496A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911107516.5
申请日：2019-11-13
Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明属于计算机的技术领域，具体涉及一种基于VMI的内核数据监控方法，包括如下步骤，步骤S0、从虚拟机外部获取和分配虚拟机内存的指定大小和连续空间；步骤S1、搜索整个所述虚拟机内存空间，获取所有目标内核结构的内存地址；步骤S2、将所有目标内核数据拷贝至分配的内存空间，并完成相应的指针修改和原内核数据结构体的释放；步骤S3、对分配内存区域实施内存页级别的内存监控。本发明能够对内存区域实施内存页级别的监控，保护虚拟机文件系统的安全，还能降低了传统方法中非目标内核数据引起的额外性能开销。
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公开(公告)号：CN110378148A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910680596.7
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 一种面向云平台的多域数据隐私保护方法，涉及多域数据隐私保护技术领域。本发明为了解决现有的多域数据隐私保护方法一般采用静态匿名来发布数据，不够灵活，不能限制数据分析人员获得的数据范围，无法满足使用原始数据的需求的问题。本发明包括数据匿名化处理和原始数据恢复处理；本发明针对数据分析和事务处理场景下的具体需求，来采用相应的隐私保护策略，对不同领域的结构化数据表，通过数据匿名为主体的隐私保护技术，来达到减少云端数据隐私泄露风险的效果，同时满足一定事务处理上的需求。将匿名后数据存储并用于数据分析，降低隐私信息泄露的风险，对数据进行动态的匿名化，限制数据分析人员可以获得的数据范围，同时更好的保护数据隐私。
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公开(公告)号：CN108900513A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810710379.3
申请日：2018-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于BP神经网络的DDOS效果评估方法，本发明涉及基于BP神经网络的DDOS效果评估方法。本发明的目的是为了解决现有基于层次分析法的DDOS效果评估需要人为判定权重，评估准确率低的问题。具体过程为：一、建立DDOS效果评估指标体系；二、在云环境中模拟HTTP洪泛攻击采集DDOS效果评估指标体系数据，三、建立初始BP神经网络模型，对初始BP神经网络模型进行优化，将步骤二采集的DDOS攻击机的攻击源的个数，DDOS攻击机的攻击频率，目的主机内存占用率，目的主机CPU占用率，带宽占用率和丢包率输入优化好的BP神经网络模型，BP神经网络模型输出评估等级。本发明用于DDOS效果评估领域。
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